Estimación del daño pulmonar por COVID-19 basado en el análisis de imágenes de tomografía computarizada

Área de la Ciencia:

• Imágenes médicas
• Biología computacional
• Investigación de enfermedades infecciosas

Sus antecedentes:

• El tratamiento médico moderno se basa en el análisis de datos cuantitativos reproducibles.
• La pandemia de COVID-19 impulsó avances en la investigación multidisciplinaria, incluido el software para la evaluación de los datos de los pacientes.
• El análisis de los datos de tomografía computarizada 3D para la participación del pulmón COVID-19 presenta desafíos para visualizar el impacto general y la consistencia.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y presentar una herramienta de software ImageJ para evaluar las tomografías computarizadas de los pacientes con COVID-19.
• Para ayudar a estimar el porcentaje de tejido pulmonar afectado por la infección.
• Facilitar la estratificación objetiva de los pacientes para la selección del tratamiento adecuado.

Principales métodos:

• Desarrollo de una herramienta especializada ImageJ en colaboración con el centro de radiología del hospital de la Facultad de Královské Vinohrady.
• Utilizando tomografías computarizadas (TC) para la evaluación detallada de los datos del paciente.
• Implementación de análisis cuantitativos para estimar el porcentaje de afectación pulmonar.

Principales resultados:

• La herramienta ImageJ permite una evaluación más rápida y reproducible de las tomografías computarizadas para pacientes con COVID-19.
• El software facilita la estimación del porcentaje de afectación pulmonar, abordando la variabilidad entre y dentro de los observadores.
• Los pacientes pueden clasificarse en cinco grupos basados en la afectación pulmonar cuantificada.

Conclusiones:

• La herramienta ImageJ desarrollada proporciona una valiosa ayuda para los radiólogos y médicos para evaluar el impacto pulmonar de COVID-19.
• La evaluación cuantitativa de la TC utilizando esta herramienta apoya las decisiones de tratamiento basadas en la evidencia.
• Este software contribuye a la gestión estandarizada y reproducible de los pacientes en el contexto del COVID-19.